交叉熵cross entropy和相对熵（kl散度）
交叉熵可在神经网络(机器学习)中作为损失函数，p表示真实标记的分布，q则为训练后的模型的预测标记分布，交叉熵损失函数可以衡量真实分布p与当前训练得到的概率分布q有多么大的差异。 相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler ...
原文：熵(Entropy),交叉熵(Cross-Entropy),KL-松散度(KL Divergence)
.介绍： 当我们开发一个分类模型的时候，我们的目标是把输入映射到预测的概率上，当我们训练模型的时候就不停地调整参数使得我们预测出来的概率和真是的概率更加接近。 这篇文章我们关注在我们的模型假设这些类都是明确区分的，假设我们是开发一个二分类模型，那么对应于一个输入数据，我们将他标记为要么绝对是正，要么绝对是负。比如，我们输入的是一张图片，来判断这张图片是苹果还是梨子。 在训练过程中，我们可能输入了 ...
2017-12-05 16:14 0 10981 推荐指数：
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